【开题报告】非线性Hammerstein模型的辨识
基于Hammerstein模型的执行机构非线性参数辨识
基于Hammerstein模型的执行机构非线性参数辨识陈艺文;刘鑫屏;董子健【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2024(51)1【摘要】针对火电机组中流过执行机构的介质流量难以测量,导致执行机构的非线性特性无法直接求取这一问题,提出用构建Hammerstein模型代替直接测量介质流量的间接测量法,进而求取执行机构的非线性特性,然后分别使用粒子群算法(PSO)和樽海鞘群算法(SSA),辨识所构建的Hammerstein模型的参数。
另外,针对PSO 算法和SSA算法辨识Hammerstein模型参数精度不高以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的粒子群-樽海鞘群的混合算法(IPS)。
最后基于烟道挡板的指令数据与再热器出口温度数据对模型进行了仿真。
仿真结果表明,提出的IPS算法能改善PSO算法的过早收敛问题,提高SSA算法的辨识速度。
因此通过建立Hammerstein模型能够解决介质流量难以测量的执行机构非线性参数辨识问题,并且提出的IPS算法能准确且快速的辨识Hammerstein模型的各项参数。
【总页数】8页(P135-142)【作者】陈艺文;刘鑫屏;董子健【作者单位】华北电力大学控制与计算机工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP273【相关文献】1.基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识2.伺服系统Hammerstein 非线性模型及参数辨识方法研究3.基于Hammerstein模型描述的非线性系统辨识新方法4.基于Hammerstein模型的非线性系统辨识方法研究5.基于Hammerstein模型的非线性系统参数辨识算法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
Hammerstein模型的记忆效应盲辨识方法
［ ｙｗｏｄ ］Ｎｏｌ ｅｒ ｒｄ ｃ Ｏ ａｏ ａ Ｅ ｔ （ Ｐ Ｅ ｍｅ ｏ ； ａ Ｋｅ ｒ ｓ ｎｉ ａ ｏ ｕｔ ｆ ｇ ｎ ｌ ｎｒ Ｎ ＯＤ ） ｔ ｄ Ｈ ｍｍｅｓ ｉ ｄ ｌｍｅ ｒ ｆ ｃ；ｕ ｌｎ； ｍｏ ｅ ｔ ｎ Ｐ Ｄｉ ｙ ｈ ｒｔ ｎｍｏ ｅ； ｍｏｙｅｆ ｔｃ ｍｕａ ｔｍｅ ｒ ｄｐｈ ｅ ｅ ｙ
表 明 ，线 性记 忆 模 块 系 数 的提 取 过 程 不 受 无 记 忆 非线 性 效 应 的 影 响 。
关健词 ：对角元素乘积方法；Ｈａ ｅｓ ｉ ｍｍ ｒｔ ｎ模型 ；记忆效应 ；累积量 ；记忆深度 ｅ
Ｂｌｎｄ Ｉ ｅ ｔ ｃ ｔｏ ｅ ｈｏ ｆＭ ｅ ｏ ｙ Ｅｆｅ ｔ ｉ ｄ ｎ ｍ ａ ｉ ｎ Ｍ ｔ ｄ ０ ｍ ｒ ｆ ｃ ｆ ｒＨ ａ ｍ ｅ ｓ ｅｎ Ｍ ｏ ｌ ｏ ｍ ｒ ｔｉ ｄｅ
ｂ ｕ ｌｎｓｏ ｙ ｔ ｏ ｔｕ ．ｎ ｏｄ ｒ ｏ ｙｅ ｅｒｎ ｆ ｕ ｌｎ ｔ ｘ Ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｌ ｅ ｒ ｒ ｄ ｃ Ｏｆ ａ ｏ ａ Ｅ （ ＯＤＥ ｍｅ ｏ ， ｙ ｃ ｍｕ ａ ｔ ｆ ｓ ｍ ｕｐ ｔ Ｉ ｒｅ ｉｌ ｔ ａ ｋｏ ｍｕａ ｔ ｒ ． ｔ ｒｐ ｓｓＮ ｎｉ ａ ｏ ｕ ｔ ｇ ｎ ｌ ｎ ＮＰ ｓ ｅ ｔ ｄｈ ｃ ｍａ ｉ ｎ Ｐ Ｄｉ ） ｔ ｄ ｈ
一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法
一种辨识Wiener-Hammerstein模型的新方法
徐小平;钱富才;王峰
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2008(23)8
【摘要】针对非线性Wiener-Hammerstein模型,提出利用粒子群优化算法对非线性模型进行辨识的新方法.该方法的基本思想是将非线性系统的辨识问题转化为参数空间上的优化问题;然后采用粒子群优化算法获得该优化问题的解.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出利用一种混合粒子群优化算法.最后,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性.
【总页数】6页(P929-934)
【关键词】辨识;混合;粒子群优化;Wiener-Hammerstein模型
【作者】徐小平;钱富才;王峰
【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048;西安交通大学理学院,西安710049
【正文语种】中文
【中图分类】TP27
【相关文献】
1.一种用于模型结构辨识的新方法 [J], 吴晓燕;周延延;张双选
2.一种P ol SAR图像统计模型辨识新方法 [J], 崔浩贵;刘涛;单鸿昌;蒋宇中;高俊
3.一种辨识 Hammerstein 模型的新方法 [J], 李文江;林思建;王璇
4.基于Wiener-Hammerstein模型的一种系统辨识方法 [J], 白克强
5.一种基于数据挖掘的模糊模型辨识及参数调整新方法 [J], 张立权;邵诚
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辨识Hammerstein模型的两步法
辨识Hammerstein模型的两步法
黄正良; 万百五
【期刊名称】《《控制理论与应用》》
【年(卷),期】1995(012)001
【摘要】本文利用稳态和动态信息提出了一种辨识Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型的新方法─—两步法．该方法利用稳态信息获取非线性增益的强一致性估计；利用动态信息获取线性子系统未知参数的强一致性估计．该方法具有计算简单和辨识精度高等优点．最后的仿真结果说明了该方法的有效性和实用性．
【总页数】6页(P34-39)
【作者】黄正良; 万百五
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP271
【相关文献】
1.基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究 [J], 刘滔;韩华亭;马婧;雷超
2.基于伪Hammerstein模型的速率依赖迟滞辨识 [J], 邓亮;杨平;程启明;杨旭红
3.含有色噪声的神经模糊Hammerstein模型分离辨识 [J], 方甜莲;贾立
4.针对Hammerstein模型的典型系统辨识方法 [J], 翟江涛;赫赤;姚志军;戴跃伟
5.基于Hammerstein模型的双闭环直流调速系统建模及参数辨识 [J], 李翠翠
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0021-word版本hslogic_基于PSO的Hammerstein非线性模型参数辨识系统
Hammerstein 非线性模型的基于PSO 的参数辨识系统的本质就是将参数的辨识问题转换为参数空间优化问题，对整个参数域进行搜索并最终获得最优的参数估计。
本课题，我们需要的参数辨识模型具体描述如下所示：一般地， Hammerstein 模型的差分方程描述为：11()()()()d A q y k q B q x k ---=其中：1-q 为滞后算子；)(k x 为非线性增益环节的增益，)(k y 为线性子系统的输出； nn q a q a q a q A -2-21-11-++++1=)(mm q b q b q b q B -2-21-11-++++1=)(均为滞后算子的1-q 的多项式。
回到你的那个论文中，论文中，我们的Hammerstein 模型为11()()()()d A q y k q B q x k ---=即没有考虑噪声干扰的部分，这里，我们的设计也是先不考虑随机噪声的干扰，在完成PSO 识辨之后，通过加入噪声来分析算法的性能。
本课题，输入信号x(k)满足如下的式子：1111111221122()()0()()0(())()()0(())()()0(())()()0()(())pZ e u t Z b aand u t orZ b a u t Z b aand u t p u t a b e b a u t Z b aand u t p u t a b e Z b a u t b aand u t p u t a b e b a u t Z b aand u t v t p u t a b e Z b a +>++∆>+-<<++∆<--++≤≤++∆>-++-+≤≤-+∆>+-+-≤≤+-∆<=+++--2222212()()0()()0()()0()()0()()00()()u t b aand u t pZ e u t Z b aand u t orZ b a u t Z b aand u t e b a u t b aand u t e b a u t b aand u t b a u t b aand u t ⎧⎫⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪≤≤--∆<⎨⎬⎪⎪+<--∆<--<<-+∆>⎪⎪-<<+∆>⎪⎪⎪⎪--<<-+∆<⎪⎪⎪⎪-+≤≤-∀∆⎩⎭这里，将V 改写为如下的式子：12311221122()()()()()()()()()pr pr v t pu t f t paf t pbf t pZ h t pZ h t e h t e h t =--++++其中：12311221122()()()()()()()()()pr pr v t pu t f t paf t pbf t pZ h t pZ h t e h t e h t =--++++11212()[(1([()()][(())]))(1([()()][()()]))](1)[(1([()()][()()]))(1([()()][()()]))]f t h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a αα=--++++-+--+-+--++---+++--+----+--+21212()[(1([()()][(())]))(1([()()][()()]))](1)[(1([()()][()()]))(1([()()][()()]))]f t h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a αα=--++++-+--+-+--+----+++--+----+--+31212()[(1([()()][(())]))(1([()()][()()]))](1)[(1([()()][()()]))(1([()()][()()]))]f t h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a h u t Z b a h b a u t h Z b a u t h u t b a αα=--++++----+-+--++---+++-------+--+111222()[()()](1)[()()]()[()()](1)[()()]h t h u t Z b a h u t Z b a h t h Z b a u t h Z b a u t αααα=-+++--+-=-+-+----12()[()()]()[()()]pr pr h t h u t b a h t h b a u t =--=-+-本系统，需要识辨的系统为：121()(1)(2)()(1)y t a y t a y t v t b v t =----++-1212()(1)0.15(2)0.2(1)0.35(2)2,0.5,1, 1.2,1, 1.5, 1.2y t v t v t y t y t p a b Z Z e e =-+-+---=====-==-需要辨识的参数1212112[,,,,,,,,,]p pa pb pZ pZ e e b a a下面为代码的仿真说明部分：根据论文中的理论，我们首先需要将Hammerstein非线性模型进行分离，得到8个不同的模型，逐个对其参数进行识辨。
应用改进粒子群算法辨识Hammerstein模型
基于Hammerstein模型的非线性系统辨识方法研究
以精确获得 ； 且传统 ＰＤ控制 器无法 使控制 效果处 Ｉ
于 最 佳 状 态 的 局 限 性 。 章 充 分 利 用 Ｈ ｍ ｅ 文 ａｍｒ
对于第 ｉ 子过程 ， 择 ｍ ＋１ 个 选 个设 定值
ｃ， 得 Ｇ 垒 （ ， ， ， 一 ） 可 逆 矩 使 ６一 ６一 … 为
联 立 起 来 可 得 到关 系 式 ：
阵 。并且将这 ｍ ＋１ 个设 定值对 应的阶跃 信号 逐渐
收稿 日期 ：０ ０１ —７ 修改稿 ） ２ １ —１１ （
陈 思 海
（ 阳 职业 技 术 学 院 ， 绵 四川 绵： 工业大 系统 中 Ｈ ｍ ｒｅｎ 型的非 线性 系统， ａ ｍｅｓ ｉ 模 ｔ 一般 都是 多输入 多输 出系统， 具有 大滞后 、 大惯 性、 时变性和强耦 合性 的特 点， 它的数 学模型难 于精确获得 ； 传统 ＰＤ控制器无法使控 制效果处于最佳状 态的局 限 且 Ｉ 性。为了更加 快速 准确控制 ， 系统更加 地稳 定工作在 最佳 工作 状 态。利 用分散辨识 方 法对 Ｈ ｍ ｒｔｎ模型 使 ａ ｍｅ ｅ ｓｉ
过 程 控 制
化 动 及 表，０１３（）７ ３ 工自 化 仪 ２ ，８１： —９ １ ３
Ｃ ｎ ｒｌａ ｄ Ｉ ｓｒ ｍｅ ｔ ｉ ｈ ｍｉａ ｎ ｕ ｔｙ ｏ ｔｏ ｎ ｎ ｔ ｕ ｎ ｓ ｎ Ｃ ｅ ｃ ｌ ｄ ｓｒ Ｉ
基 于 Ｈａ ｍｍｅｓ ｉ 型 的 非 线 性 系统 ｒｔ ｎ模 ｅ 辨 识 方 法 研 究
ｙ ＝ ｉ ＋ ｉ ＝∑Ｆ ｊ Ａ Ｂ ｃ ｕ ｏ ｃ
基于组合式信号的Hammerstein OE模型辨识
基于组合式信号的Hammerstein OE模型辨识引言随着工业自动化和智能化的不断发展，对于系统建模和控制算法的需求也在不断增加。
在系统辨识领域，Hammerstein模型是一种常用的非线性系统建模方法，它将系统分为非线性静态部分和线性动态部分，并将二者组合起来进行建模。
而对于Hammerstein模型的参数辨识，则是实际应用中的一个重要问题。
本文将讨论基于组合式信号的Hammerstein OE（Output Error）模型的辨识方法，旨在为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
一、Hammerstein模型简介Hammerstein模型是一种将非线性静态部分和线性动态部分组合在一起进行建模的系统模型。
它通常由两部分组成：非线性静态函数和线性动态系统。
1. 非线性静态部分非线性静态部分通常由一个非线性函数表示，其输出只与输入相关，而与时间无关。
非线性部分可以是各种不同的函数，如幂函数、指数函数、对数函数等，常用的非线性函数包括Sigmoid函数、Tanh函数等。
线性动态部分通常由差分方程或传递函数表示，描述系统的动态响应。
Hammerstein模型的建模和辨识可以用于描述许多实际系统，如电机系统、水泵系统、飞机系统等。
在实际应用中，对于Hammerstein模型的参数辨识是非常重要的，因为只有辨识到准确的模型参数，才能够进行有效的控制和优化。
在Hammerstein模型的辨识过程中，需要收集系统的输入输出数据，并通过合适的辨识算法来估计模型的参数。
而对于Hammerstein模型的辨识，OE模型是一种常用的形式，其中O代表输出，E代表误差。
1. 组合式信号的设计组合式信号通常由多个不同频率、不同幅值的正弦波信号组合而成，可以采用正弦波叠加的方式进行设计。
通过合理选择正弦波信号的频率和幅值，可以使得系统在不同频率处产生较大的输出响应，从而更好地估计系统的频率响应特性。
2. 数据采集使用设计好的组合式信号对待辨识系统进行激励，并采集系统的输入输出数据。
【文献综述】非线性Hammerstein模型的辨识
(LSE —SVD)，仅需假设输入为持续激励，并可获得在有噪声情况下系统的有效辨识，但这种算法只在被控对象可无误差的分解为非线性和线性环节且非线性部分的基先验已知时，且最小二乘所得参数矩阵的秩为l ，才能保证辨识误差在额定范围内，否则辨识误差将受到参数矩阵其他特征值干扰，无法保证辨识落入允许范围；第四类是参]5[数过度化法，是使Hamerstein 系统过度参数化，从而在未知参数下过度参数化的系]7,6[统就线性化了，然后就可以使用线性估计算法进行辨识，这种方法的难点在于所得到的线性系统维数可能很大，因此系统的收敛性和鲁棒性就可能成问题；第五类子空间辨识法，通常适用于多输入、多输出的非线性系统的辨识。
]9,8[在近年来的研究中，基于群集智能方法的发展，越来越多演化计算技术被应用到复杂系统辨识当中。
如蚁群算法（ACO ），粒子群优化（PSO ）算法和细菌觅食（BFO ）优化算法等在Hammerstein 模型的辨识中得到了广泛的发展和应用，其理论也在不断地改进和完善。
下面简要介绍下粒子群优化（PSO ）算法和细菌觅食（BFO ）优化算法。
1. 粒子群优化PSO 算法1995年，Kennedy 和Eberhar 提出一种较为新颖的优化算法—— 粒子群优化算]11,10[法(ParticleSwarm Optimization ，PSO)。
该算法与蚁群算法(AntColony Optimization ，ACO)相似，也是一种基于群体智能(Swarm Intelligence ，SI)的优化算法，即模拟鸟群觅食的过程，而其功能与遗传算法(Genetic Algorithm ，GA)非常相似。
PSO 优化算法起源于对简单社会系统的模拟，PSO 算法是一种有效的解决优化问题的群集智能算法，它的突出特点是算法中需要选择的参数少，程序实现简单，并在种群数量、寻优速度等方面较其他进化算法具有一定的优势，尤其是在高噪信比情况下，也收到较满意的结果。
分段非线性Hammerstein模型动态分离辨识方法
摘要 ：对 具有 分段 非 线性 特性 的 Ｈ ｍｍｅｓ ｉ 系统 ，可 采 用动 态分 离重构 中间输入 的辨识 方 法 。即通 过 引入 开 ａ ｒｔ ｎ ｅ 关 函数 ，将 线性 动 态部 分 分 离处理 ，辨识 得到 新 的线 性模 型 。基 于此 模型 ，利用 Ｌ延迟 逆 动 态滤 波 器重构 出系统 的
维普资讯
兵 工 自动 化
网络 与信 息技 市
Ｎｅ ｗｏ ｋ ａ ｄ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｔ ｒ ｎ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ
Ｏ． ． ｔ ｍａ ｉ ｎ Ｉ Ａｕ ｏ ｔｏ
２０ ０ ７年 第 ２ ６卷第 ８期
中间输入 。 最后 由 系统 测试 输入 和 重构 中间输 入 ，通 过 多项 式 回 归估 计 出非 线性 的参 数 。数 字仿 真 结 果表 明该 方 法
有效 实用 。
关键词：分段非线性；Ｈ ｍ ｅｓ ｉ ａ ｍ ｒ ｅ 模型；动态分离；参数辨识 ；逆滤波器 ｔｎ
中 图分 类号 ：Ｐ ３ ２１Ｔ ３ １９ 文 献标 识码 ：Ａ Ｔ ０ ．； Ｐ ９ ．
Ｄｙ ｍ ｉａ ｐａ ａ ｉ ｎ Ｉ ｅ ｔｆｃ ｔｏ ｅｈｏ ｏ ｅ ｅ ｓ ｏ ｉ ｅ ｒ ｎａ ｃ ｌＳｅ ｒ ｔｏ ｄ ｎ ｉｉ ａｉ ｎ Ｍ ｔ ｄ ｆ ｒＰｉ ｃ ｗｉｅＮ ｎｌｎ ａ Ｈ ａ ｍ ｅ ｓｅ ｎ Ｍ ｏ ｅ ｍ ｒ ｔ ｉ ｄ ｌ
ＬＩＣｕ — ｕ ， ｉｃ ｉ ＺＨＵ ａ ｇ ｌ ｉ Ｆ ｎ － ａ
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基于Hsia算法的Hammerstein模型辨识
基于Hsia算法的Hammerstein模型辨识
沈同全;孙逢春;程夕明
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2007(19)23
【摘要】针对采用广义最小二乘法(GLS)辨识Hammerstein模型时反复滤波,计算效率不高的问题,提出了利用Hsia算法进行Hammerstein模型辨识的策略。
该法不需滤波,克服最小二乘解有偏性的同时,消除了Hammerstein模型中非线性增益的阶次对计算效率降低的作用,编程简单,计算快速。
仿真及试验研究证明该法省时明显,值得推广。
【总页数】3页(P5373-5375)
【关键词】非线性动态过程;Hammerstein模型;Hsia算法;系统辨识
【作者】沈同全;孙逢春;程夕明
【作者单位】北京理工大学机械与车辆工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于Hammerstein-Wiener模型的非线性系统盲辨识算法及仿真 [J], 席宏光;李昇;于帅涛
2.基于混合粒子群优化算法辨识Hammerstein模型 [J], 徐小平;钱富才;王峰
3.基于量子遗传算法的循环流化床锅炉Hammerstein模型辨识 [J], 王东风;任燕
燕;刘长良;韩璞;
4.基于APSO_WLSSV M算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识 [J], 郭伟;李明家;李涛;乔东东;魏妙
5.基于APSO_WLSSVM算法的Hammerstein ARMAX模型参数辨识 [J], 郭伟;李明家;李涛;乔东东;魏妙;;;;;;;
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非线性Hammerstein系统辨识的动态分离方法
第 １ 第 ４期 ９卷 ２０ ０ ２年 ８ 月
文 章 编 号 ：１０ ００—８ ５ （０２ ０ ４ —０ １ １２ ２ ０ ） ４—０ ６９
控 制 理 论 与 应 用
ＣＱＮ ＲＯＬ ＴＨＥＯＲＹ Ｔ ＡＮＤ ＡＨ ） Ｃ １ ＬＩ Ａ１ ＯＮＳ
Ｋｅ ｒ ｓ：Ｈａ ｙ ｗｏ ｄ ｍｍｅ ｔｉ ｄ ｌ ｙ ｔｍ ｄ ｎ ｉ ｃ ｔ ｎ；ｉｔ ｒ ｄ ａ ｐ ｔ ｙ ａ ｃ ｐ ｒ ｔ ｎ ｓ ｒｅｎ ｍｏ ｅ ；ｓ ｓ ｅ ｉｅ ｔ ａ ｏ ｉ ｆ ｉ ｎｅ ｍｅ ｉ ｔ ｉ ｕ ；ｄ ｎ ｍｉａ ｓ ａａ ｏ ｅｎ ｌ ｅ ｉ
ｅｓ ｉ 型 中 的 线 性 动 态 部 分 进 行 分 离 处 理 ， ｒｅｎ模 ｔ
通 过 辨 识 得 到 一 个 线 性 动 态 模 型 ． 于 此 线 性 模 型 ， 据 系 统 的 测 量 输 出 重 构 出 系 统 的 中 间 输 入 ． 后 由 系 统 的 测 基 依 最 试输 入 和 中间输 入估 计 出非 线性 部 分 的参数 ． 真结 果 表 明本方 法 的有 效性 ． 仿 关键 词 ： ￣ ｅｓ ｉ 型 ；系 统 辨 识 ；中 间 输 入 ；动 态 分 离 ｒｔｎ模 ｅ 文 献 标 识 码 ：Ａ 中 图 分 类 号 ：Ｔ １ Ｐ１
１ 引 言 （ｎｒｄ ｃ ｏ ） Ｉｔ ｕｔ ｎ ｏ ｉ
自从 Ｎ ｒ ｄａ和 Ｇ ｌ ｎ提 出 Ｈ ｍ ｒ ｅ ａｅ ｒ ｎ ａ ｍａ ｌ ａ ｍｅ ｔ ｎ模 型 ｓｉ （ 以下简 称 Ｈ模 型 ） 以来 Ｈ ， 由于 其 结构 简 单 又 能有 效 Ｊ
地 描 述 动 态 系 统 的 非 线性 特 性 ， 模 型 的 辨识 问题 长 Ｈ 期 以来 一 直引 起 极 大 的关 注 Ｌ Ｊ 以往 的算 法 通 常 是 ２ ． 同时 估 计 非线 性 部 分 的参 数 和 线 性 动 态 ， 性 部 分 的 线 辨识 常 受非 线 性 估 计误 差 的影 响 ， 果 线 性 参 数 估 计 结 的一 致性 无 法 得 到 保 证 ． 文 通 过 利 用 同 幅 值 的 Ｍ 本
非线性模型辨识
张慧勇 S082121 Identification of a nonlinear system represented by the following simple Hammerstein model.
G(s)
1 1 2s v(t ) 2 u (t ) 0.5u 2 (t )
五、模型验证
在 matlab 的 simulink 中构造给定模型和假定模型（如图 6 ） ，对给定模型与假 定模型的输出进行比较，来测试假定模型是否合适。
图 6 模型验证的 simulink 图
图 6 中 零阶保持器（Zero-Order Hold）中的 Sample time 设置为 0.4；离散传 递函数中的 Sample time 设置为 0.2；To Workspace 中的 Sample time 设置为 0.2；PRTS 测试信号要从 workspace 中导入。
p 为输入u为参数的函数。
二、 稳态分析
在不同的阶跃输入下，测设系统的稳态输出，记录如下表；
阶跃输入u -20 -15 -10 -5 -3 -2 -1 0 稳态输出p 182.00 99.50 42.00 9.50 3.50 2.00 1.50 2.00 表 1 不同阶跃输入对应的稳态输出 阶跃输入u 20 15 10 5 3 2 1 稳态输出p 222.00 129.50 62.00 19.50 9.50 6.00 3.50
ˆ (k ) 表示假定模型输出的采样数 用 y (k ) 表示系统给定模型输出的采样数据 , y ˆ (k ) 绘制如图 7 据， y (k ) 与 y
图 7 系统模型与假定模型的输出曲线
ˆ (k ) 表示系统模型与假定模型的输出误差， e(k ) 绘制如图８ e(k ) y(k ) y
基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究
基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究传感器Hammerstein模型是一种用于建模非线性系统的重要工具，通过将线性动力学系统与非线性静态模块相连接，实现对非线性系统的建模与辨识。
在传感器领域，准确的模型辨识对于系统的设计和性能优化至关重要。
本文将介绍使用基于函数连接神经网络的方法来进行传感器Hammerstein模型的辨识研究。
1. 引言传感器是现代工业控制和监测系统中不可或缺的组成部分。
然而，由于传感器本身的非线性特性，常导致模型辨识的困难。
因此，传感器模型的建立与辨识成为热门研究领域。
Hammerstein模型作为一种常用的非线性模型，具有较好的适应性和表达能力。
2. 传感器Hammerstein模型的特点传感器Hammerstein模型由线性动力学系统和非线性静态模块连接而成。
线性动力学系统通常用差分方程或微分方程表示，而非线性静态模块则可以通过函数连接神经网络来表示。
传感器Hammerstein模型的特点在于其具有复杂的非线性映射特性，能够很好地描述传感器的非线性动态行为。
3. 函数连接神经网络函数连接神经网络（Functionally Connected Neural Networks，简称FCNN）是一种通过将多个神经网络连接在一起构成一个整体网络，来实现复杂非线性函数逼近的方法。
FCNN能够通过学习样本数据集中的非线性映射关系，从而实现对传感器Hammerstein模型的辨识。
4. 传感器Hammerstein模型辨识方法传感器Hammerstein模型辨识的关键在于寻找合适的训练样本集和优化算法。
在这里，我们采用了基于函数连接神经网络的方法。
具体的模型辨识步骤如下：a) 收集传感器输入和输出数据，构建样本数据集。
b) 构建函数连接神经网络架构，确定神经网络的层数和节点数。
c) 使用样本数据集对函数连接神经网络进行训练。
d) 通过优化算法对函数连接神经网络进行参数调整，使得模型的输出与实际输出之间的误差最小化。
基于合作协同进化算法的非线性系统辨识研究
基于合作协同进化算法的非线性系统辨识研究針对Hammerstein模型中的非线性环节，传统算法不易辨识，导致辨识精度低等问题。
应采用合作协同进化算法利用异构双种群搜索的方式，对Hammerstein 模型的线性环节和非线性环节分开辨识，在邻域模型中彼此合作构成完整解，根据适应度函数值寻求最优解。
实验证明，改进算法比传统算法具有更高的精度、稳定性以及快速性，从而验证了此算法在非线性系统辨识方面的优越性。
标签：协同进化算法；粒子群；Hammerstein模型；系统辨识1引言所谓的系统辨识问题就是根据工业过程中的过程输入和输出观测数据，按照某种规则建立生产过程中的一种较为实用的模型的理论和方法。
Hammerstein模型是典型的非线性系统模型，应用广泛，结构复杂，众多学者采用传统的群智能算法对该模型进行辨识，但这些算法均存在对非线性环节不易辨识问题，导致辨识精度低等缺点。
针对该问题，本文提出异构双种群合作协同算法对Hammerstein模型进行辨识，其思想为采用不同机制的双种群在解空间中并行搜索，每个种群个体均为解的一部分，在邻域模型中合作构成完整解，根据适应度函数选出最优值。
仿真实验证明，这一算法有效的解决了传统算法在非线性系统辨识中的瓶颈问题，这对非线性系统辨识领域的研究具有非常重要的意义。
2Hammerstein模型的原理Hammerstein模型由增益环节和动态线性环节构成，结构图型如图1所示。
Hammerstein模型的方程表达式为：A（q-1）y（k）=B（q-1）x（k）+C（q-1）ξ（k）x（k）=r1u（k）+r2u2（k）+r3u3（k）+…+rpup（k）A（q-1）=1+a1q-1+a2q-2+…+amq-mB（q-1）=b1q-1+b2q-2+…+bnq-nC（q-1）=1+c1q-1+c2q-2+…+crq-r （1）其中，q-1为滞后算子，SymbolxA@ （k）是均值为零，方差为σ2的高斯白噪声序列，u（k）和y （k）分别为系统的输入和输出，SymbolxA@ （k）和u（k）相互无关。
一种辨识 Hammerstein 模型的新方法
一种辨识 Hammerstein 模型的新方法
李文江;林思建;王璇
【期刊名称】《计量学报》
【年(卷),期】2015(000)004
【摘要】为了提高非线性 Hammerstein 模型的辨识精度，提出一种利用混合优化算法对非线性模型进行辨识的新方法。
该算法的基本思想是把非线性系统的参数辨识问题转化为参数空间上的函数优化问题，然后利用遗传算法和改进的粒子群优化算法相结合寻求并获得参数问题的最优解。
最后通过仿真研究表明，该方法对于非线性辨识具有较好的有效性和鲁棒性，获得了良好的辨识效果，是一种可行的解决非线性辨识问题的方法。
【总页数】5页(P418-422)
【作者】李文江;林思建;王璇
【作者单位】辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院，辽宁葫芦岛 125105
【正文语种】中文
【中图分类】TB973
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伺服系统Hammerstein非线性模型及参数辨识方法研究
θ 式中 : L ( t) 和 ω L ( t ) 分别代表负载端的角位置和角 速度 ;θ m ( t ) 为电机端的角位置 ; k s 为丝杠刚度 ; B s 为丝杠等效阻尼 ; J L 为负载端等效转动惯量 ; B L 为 负载的等效阻尼 ; Td 为扰动扭矩 . 考虑到伺服放大器内的电压放大器包含一个对 控制电流进行调节的比例控制器 Kip , 即电流环 , 综 合式 ( 1) 和式 ( 2) , 可以得到图 1 所示的线性模型结 构框图 . 由于电流环具有较高的带宽和增益 , 在该环节 的作用下 , 可将电机和伺服放大器整体等效为比例 环节 , 因此式 ( 1) 可以简化为
一o图7分段非线性输入特性的中间输入变量z志是不可测量的值需要通过式15在迭代过程中进行估计即愚一lu尼一志走1一11532系统实验过程和结果为了观察系统在低速换向条件下的非线性特性采用低幅值组合正弦信号作为激励信号见图8可使系统产生多次换向的低转速输出信号并通过编码器位置信号的差分计算得到了转速输出信号值
dω m ( t) = Tm (来自t) - B mω m ( t) - T s ( t) dt
式中 : t 表示时间 ; V 、 i 和 ωm 分别代表电枢电压 、 电 枢电流和电机角速度 ; L m 和 Rm 分别为电机电枢的 电感和电阻 ; Kb 是反电动势常数 ; u 为伺服放大器 的控制输入电压 ; Ka 是伺服放大器增益倍数 ; Kt 为 电机扭矩常数 ; Tm 为输出的电磁驱动扭矩 ; J m 为电 机转子转动惯量 ; B m 为电机轴等效阻尼系数 ; T s 为 丝杠轴弹性扭矩 .
刘栋1 , 陶涛1 , 梅雪松1 ,2
(1. 西安交通大学机械工程学院 , 710049 , 西安 ; 2. 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室 , 710049 , 西安)
非均匀Hammerstein系统的随机梯度辨识算法
非均匀Hammerstein系统的随机梯度辨识算法【摘要】本文针对一类非均匀采样数据Hammerstein非线性系统，提出一种随机梯度算法。
该算法首先基于提升技术，推导出系统的状态空间模型，通过重新参数化，将系统模型转化待辨识模型，并利用平均法分离出系统参数。
仿真实例验证了所提算法的有效性。
【关键词】参数估计;随机梯度;Hammerstein系统;过参数化1.引言在工业过程中，为了保证产品的质量和生产操作的连续平稳，需要对与品质密切相关的过程变量进行实时监视和控制。
然而在实际过程中存在一大类变量无法或难以在线直接检测，如化学反应器中反应物浓度、分馏塔产品组分浓度、产品分布等。
为了解决此类变量的测量，众多学者与专家提出利用软测量技术对其估计与控制[1-3]。
在软测量建模中，模型的准确性与精度决定软测量模型对变量估计的成败。
数据驱动模型是利用输入输出数据所提供的信息来建立过程的数学模型，这种建模方法又称为“辨识”，由于不需要知道过程的机理知识，只利用历史数据就可达到满意的辨识效果，已经吸引众多学者关注，且广泛应用于生产实际中。
非均匀采样系统普遍存在于现实工业生产中[4]，当系统的输入通道或输出通道的采样呈现不等时间间隔时就得到非均匀采样数据系统[5，6]。
针对输入非均匀周期刷新和输出周期采样的非均匀采样数据系统，文献[7]利用递归最小二乘算法及递归广义最小二乘算法对非均匀采样BOX JENKINS系统进行参数估计，文献[8]利用递阶辨识原理将高维参数向量的模型分为一组低维参数向量的子模型，利用最小二乘算法分别辨识。
文献[9]针对一类非均匀采样多虑系统基于辅助模型方法提出一种最小二乘算法对参数进行估计。
最小二乘算法虽然原理简单，收敛速度快，但是由于要求逆矩阵，因此计算量很大，且上述算法都是针对非均匀采样方式下线性系统的辨识。
为此，本文进一步考虑实际生产中的非线性特性，借助梯度搜索原理，推导出辨识非均匀采样数据Hammerstein非线性系统的辨识算法，不仅计算量小，而且适于在线辨识。
基于Hammerstein模型的非线性气动弹性系统辨识
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｔ ｈｅ ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｎｏ ｎｌ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ａ ｅ ｒ ｏ ｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ，ａ Ｈａ ｍ ｍｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ ｍｏ ｄｅ ｌｉ Ｓ ｕｓ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｉ ｆ —
（ Ｓ ｔ ａ ｔ ｅ Ｋｅ ｙ Ｌａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ，Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ＆ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ｓ 。Ｎａ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ，２ １ ０ ０ １ ６ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｎｏ ｎｌ ｉ ｎｅ ａ ｒ Ａｅ ｒ ｏ ｅ ｌ ａ ｓ ｔ ｉ ｃ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｈａ ｍｍｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
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Hammerstein模型非线性系统辩识算法研究的开题报告
Hammerstein模型非线性系统辩识算法研究的开题报告一、选题背景随着科学技术的发展和社会经济的快速发展，人们对于复杂系统的需求越来越高。
非线性系统是近年来研究的热点之一。
在实际问题中，很多系统都是非线性的。
非线性因素的影响往往导致系统的复杂性和不可预测性。
因此，随着人们对非线性系统的认识不断深入，对非线性系统的建模和控制方案的研究也越来越受到关注。
Hammerstein模型是一类非线性系统模型，具有很广泛的应用，如电力系统、航天系统、机械系统等。
Hammerstein模型的辨识算法对于系统分析和控制算法的设计具有重要的理论和实际意义。
本文旨在系统地研究Hammerstein模型的非线性系统辩识算法，深入探讨Hammerstein模型的特点及其辩识方法。
该研究对于完善非线性系统的建模方法和控制方案的设计有着重要意义。
二、选题意义1.推进非线性系统的建模研究和实际应用。
Hammerstein模型是一类典型的非线性系统模型，其辨识方法对于其他非线性系统的模型也具有参考意义。
2.为系统控制算法的设计提供理论支持。
Hammerstein模型的辨识结果可为控制算法的设计提供重要参数，实现非线性系统的控制目标。
3.提高企业的生产效率。
非线性系统具有复杂性和不可预测性，在实际的生产中，如何控制非线性系统是企业提高生产效率的关键。
三、研究目的和内容本文旨在研究Hammerstein模型的非线性系统辩识算法，系统地分析Hammerstein模型的特点以及其辨识过程和方法，并对其进行数值模拟验证。
主要研究内容包括：1.对Hammerstein模型进行概述，详细讲解Hammerstein模型的特点，并分析其局限性。
2.对Hammerstein模型的辩识方法进行研究。
主要包括基于正交函数的方法、基于神经网络的方法、基于遗传算法的方法、基于粒子群算法的方法等。
对这些方法进行分析比较，确定最优的Hammerstein模型的辩识方法。
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开题报告
电气工程与自动化
非线性Hammerstein模型的辨识
一、选题的背景与意义
系统辨识是是现代控制理论中的一个重要分支。
通过辨识建立数学模型的目的是估计表征系统行为的重要参数，建立一个能模仿真实系统行为的模型，用当前可测量的系统的输入和输出预测系统输出的未来演变，以及控制器的设计。
非线性系统辨识是系统辨识的一个重要的发展方向，一直是现代辨识领域中的一个主要课题，对其研究有十分重要的理论和实际意义。
非线性问题的主要困难之一是一直缺乏描述各种非线性系统特性的统一的数学模型。
为此，人们提出了多种类型的模型，如块联模型]1[
、神经网络模型、双线性模型、非线性参数模型等等。
]2[]3[
Hammerstein模型属于块联模型，由一个线性动态系统跟随一个非线性静态模块构成。
自从Narendra& Gallman 1966年提出了Hammerstein模型后，由于模型结构简
]4[
单且能有效地描述常见的非线性动态系统特性，所以许多学者相继研究了Hammerstein 模型参数的估计方法，近年来Hammerstein模型被广泛地应用于非线性系统辨识。
辨识Hammerstein模型的意义在于：利用辨识结果获得中间层输出，选择合适的性能指标，就可以把原非线性系统的控制问题分解为线性模块的动态优化问题和非线性模块的静态求根问题，因此可以有效结合线性模型预测控制的成熟理论解决这类非线性对象的控制问题，避免传统非线性控制方法计算量大，收敛性和闭环稳定性不能得到保证等诸多问题。
二、研究的基本内容与模拟解决的主要问题：
针对Hammerstein模型的辨识问题，可以归结为线性模块的动态优化问题和非线性模块的静态求根问题。
因此研究的重点就是如何运用比较新颖的优化算法得到Hammerstein模型的参数解集，并能通过和传统算法的比较论证阐述采用方法的合理性，可行性及有效性。
具体需要解决的问题包括以下几点：
1.什么是Hammerstein模型，它的基本结构式怎么样的；
2.确定Hammerstein非线性系统辨识的思想和实现方法；
3.熟悉PSO/BFO优化算法和熟悉最小二乘法估计方法；。